[發(fā)明專利]基于交通場景目標識別的盲人出行智能輔助系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910394426.2 | 申請日: | 2019-05-13 |
| 公開(公告)號: | CN110192970A | 公開(公告)日: | 2019-09-03 |
| 發(fā)明(設計)人: | 唐建宇;葉雪軍 | 申請(專利權)人: | 湖北經濟學院 |
| 主分類號: | A61H3/06 | 分類號: | A61H3/06;G01S15/08;G01S15/93;G08G1/005 |
| 代理公司: | 深圳市千納專利代理有限公司 44218 | 代理人: | 劉曉敏 |
| 地址: | 430205 湖北省武*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標識別 障礙物 智能輔助系統(tǒng) 交通場景 避障 出行 檢測 障礙物距離 語音播報 提示 目標識別模塊 語音播報模塊 安全系數(shù) 攝像頭 畫面判斷 檢測模塊 播報 采集 場景 幫助 | ||
本發(fā)明公開了一種基于交通場景目標識別的盲人出行智能輔助系統(tǒng),包括目標識別模塊,用于根據攝像頭所采集的畫面判斷是否有行人;障礙物距離檢測模塊,用于檢測盲人的前方、左方、右方4米內是否有障礙物;語音播報模塊,用于通知盲人前方有行人或者提示避障方向。本發(fā)明的基于交通場景目標識別的盲人出行智能輔助系統(tǒng)不僅可以檢測盲人前方、左方、右方障礙物的距離,還能識別出盲人前方是否有其他行人,及時語音播報給盲人,讓盲人進行避障或向行人請求幫助,實現(xiàn)了目標識別、障礙物距離檢測和即時語音播報這些預期功能,可以準確識別場景中的行人和障礙物,檢測障礙物的距離并及時向盲人播報避障方向或提示前方有人,提高盲人出行安全系數(shù)。
技術領域
本發(fā)明涉及智能輔助裝置的技術領域,尤其涉及一種基于交通場景目標識別的盲人出行智能輔助系統(tǒng)。
背景技術
中國是世界上盲人最多的國家,據世界衛(wèi)生組織給的數(shù)據,2010年,中國盲人824.8萬,低視力人群6727.4萬,視力殘疾是兩者的總和7551.2萬。按照這個勢頭,目前的盲人,估計可能超過1300萬,也就是,每一百個人里面,就有一個盲人。可是我們在現(xiàn)實中卻看不到幾個盲人,為什么呢?盲道被隨意占用,出現(xiàn)斷層,上方橫亙障礙物的事情屢見不鮮,幾乎所有的盲道,都沒有從盲人的角度來規(guī)劃、設計、建設、管理,只照著圖紙辦事,不理會周邊環(huán)境和使用者需要。而盲人賴以出行的導盲犬也被大多地方以不允許寵物入內而拒之門外。盲人出行智能輔助系統(tǒng)的出現(xiàn)就顯得尤為重要,它可以幫助盲人獨立出行,盡可能的考慮盲人的安全,同時不被會被場所限制,在未來社會一定會發(fā)揮其巨大的作用。可是如今的盲人輔助出行設備大多昂貴且功能單一,不能識別盲人前方障礙物的類別為行人或其他固定靜止的障礙物,也不能使盲人對障礙物有一個空間位置的感知,因而不能給盲人帶來很好的幫助,讓他們有很好的出行體驗。
發(fā)明內容
基于以上現(xiàn)有技術的不足,本發(fā)明所解決的技術問題在于提供一種基于交通場景目標識別的盲人出行智能輔助系統(tǒng),可以準確識別場景中的行人和障礙物,從而保證盲人出行的安全。
為了解決上述技術問題,本發(fā)明通過以下技術方案來實現(xiàn):本發(fā)明提供一種基于交通場景目標識別的盲人出行智能輔助系統(tǒng),包括目標識別模塊,安裝在盲人身上,用于根據攝像頭所采集的畫面判斷是否有行人;
障礙物距離檢測模塊,安裝在盲人身上,用于檢測盲人的前方、左方、右方4米內是否有障礙物;
語音播報模塊,安裝在盲人身上,用于通知盲人前方有行人或者提示避障方向;
控制中心,與所述目標識別模塊、障礙物距離檢測模塊、語音播報模塊連接,用于將所述目標識別模塊和障礙物距離檢測模塊得到的信息進行融合,并根據融合后的數(shù)據控制所述語音播報模塊執(zhí)行相應的播報。
作為上述技術方案的優(yōu)選實施方式,本發(fā)明實施例提供的基于交通場景目標識別的盲人出行智能輔助系統(tǒng)進一步包括下列技術特征的部分或全部:
作為上述技術方案的改進,所述障礙物距離檢測模塊包括分別設置在盲人身上的前方、左方和右方的三個超聲波測距模塊。
作為上述技術方案的改進,在本發(fā)明的一個實施例中,所述根據攝像頭所采集的畫面判斷是否有行人的步驟包括:
S1、灰度化,將圖像看作一個x,y,z的三維圖像;
S2、采用Gamma校正法對輸入圖像進行顏色空間的標準化;
S3、計算圖像每個像素的梯度;
S4、將圖像劃分成小cells;
S5、統(tǒng)計每個cell的梯度直方圖;
S6、將每幾個cell組成一個block;
S7、將圖像image內的所有block的HOG特征descriptor串聯(lián)起來就可以得到該圖像的HOG特征。
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